package com.zy;

import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel;
import dev.langchain4j.model.ollama.OllamaChatModel;

import java.time.Duration;

/**
 * @program: AI_langchain4j
 * @description: 联接本地的ollama平台中的deepseeker模型
 *    1. 先进ollama官网: www.ollama.com, 下载并安装ollama
 *    2. 在ollama中选择合适的模型:   https://www.ollama.com/library/deepseek-r1
 *    3. 下载deepseeker模型: ollama pull deepseek-r1:1.5b
 *    4. 在cmd中试运行: ollama run deepseek-r1:1.5b "你是谁？"
 *
 * @author: zy
 * @create: 2025-06-22 09:21
 */
public class _02_local_ollama_deepseek {

    public static void main(String[] args) {

        ChatModel model = OllamaChatModel.builder()
                .baseUrl("http://localhost:11434")
                .modelName("deepseek-r1:1.5b")

                .temperature(0.0)    //温度   0-1.0    0.0:  随机性小   1.0: 随机性大
                .logRequests(true)
                .logResponses(true)

                .timeout(Duration.ofMinutes(8) )     //   在ollama中运行时， 它会先加载整个模型到内存，然后再进行推理，所以启动时间较我长.

                .build();

        String response = model.chat("你好，请给一份周日在长沙旅游一天的行程安排.");
        System.out.println(response);
    }
}
